ZSTU校赛Problem D: 买iphone(背包)

Problem D: 买iphone

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Description

自从上次仓鼠中了1000万彩票后,彻底变成了土豪了,一群人愿意认他做干爹,仓鼠决定送他的干儿子每人一部iphone。仓鼠今天带了一群人去买iphone,每个人身上都背着一个大背包,只有3种背包,分别能装a,b,c个iphone,仓鼠希望每个人都能用iphone装满自己的背包。仓鼠有n个干儿子,也就是要买n部手机,仓鼠带了k个人去买手机,问是否存在一种情况能让每个买iphone的人的背包都装满

Input

输入包含多组测试数据,每组一行,包含5个整数n, k, a, b, c
(1 <= n, k , a, b, c <= 10000)
abc可以相同

Output

如果存在输出Yes,否则输出No

Sample Input

10 3 3 3 4
20 7 1 1 1
80 3 100 3 3
15 4 3 5 6

Sample Output

Yes
No
No
Yes

HINT

样例一3个人分别带大小为 3 3 4的背包去买手机正好每个人都装满

样例二 很明显只有一种背包,全部都是1也无法买20部iphone

样例四 4个人分别带大小为 3 3 3 6的背包去买手机正好每个人都装满

思路:bitset水过。


# include <iostream>
# include <cstdio>
# include <cstring>
# include <algorithm>
# include <vector>
# include <bitset>
# include <cmath>
# include <cstdlib>
# define INF 0x3f3f3f3f
# define LL long long
using namespace std;
bitset<10005>dp, pd;
int main()
{
    int n, k, a, b, c;
    while(~scanf("%d%d%d%d%d",&n,&k,&a,&b,&c))
    {
        dp.reset();
        dp[0] = 1;
        int imin = min(a, min(b, c));
        int imax = max(a, max(b, c));
        if(k*imin > n || k*imax < n)
        {
            puts("No");
            continue;
        }
        for(int i=1; i<=k; ++i)
        {
            swap(dp, pd);
            dp.reset();
            dp |= pd << a;
            dp |= pd << b;
            dp |= pd << c;
        }
        if(dp[n])
            puts("Yes");
        else
            puts("No");
    }
    return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/junior19/p/6729916.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高学生、科研员及工程技术员,尤其适合从事工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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